基于生物医学的图像处理应用

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基于生物医学的图像处理应用

数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。图像处理技术带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。各种新的医学成像方法的临床应用，使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展，同时将各种成像技术得到的信息进行互补，也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。因此，医学图像处理技术一直受到国内外有关专家的高度重视。

所谓医学图像处理与分析就是借助计算机这一工具，根据临床特定的需要利用数学的方法对医学图像进行各种加工和处理，以便为临床提供更多的诊断信息或数据。例如，对于对比度不理想和信噪比不高的图像，利用图像增强和滤波的方法改变图像的对比度，提高图像的信噪比，从而提供给放射科医生较高质量的图像，以便于放射科医生对图像的判读；对于由先进的医学影像设备产生的大量医学图像数据，可以先由计算机进行图像处理后，把可疑的病灶全部标记出来，然后再由放射科医生对标记出来的可疑病灶进行判读。这样可以节省放射科医生大量的读片时间，使他们得以把注意力集中在可疑病灶上，从而为正确诊断奠定基础，这就是目前在医学影像学领域得到广泛关注并发展迅速的医学图像计算机辅助诊断技术。另外，医学图像处理与分析技术在外科手术术前计划的制订，神经外科导航，虚拟内窥镜以及放射治疗计划的制订等方面都具有重要的应用价值。

在生物医学领域中，为了诊断、教学、科研等目的，常常要对医学影像进行一些处理操作，包括编辑图像，对图像进行直方图、影像均衡、影像平滑处理、边缘增强处理、影像灰阶和对比度调节、正负像旋转、影像色彩反向显示：伪彩色绘制与计算等等。

下面从几个方面分析图像处理在生物医学的应用：

1.伪彩色增强

医学影像如CT、MR、B超、X光片都是灰度图像，尽管这些设备的成像质量很高，可以将灰度等级分成2000多阶，但人眼只能分别出其中16个灰度等级。若将2000个灰度等级，划分为16个灰阶则，每个灰阶所能分辨的CT值为2000／16＝125Hu。即相邻两组织CT值相差125时人眼才能将二者区分出来，若小于此数值，处于同一灰阶则不能分辨。而人体组织的C T值在相差几个HU单位时（3～5Hu）就有重要的诊断意义。然而，人眼对彩色的敏感程度远远高于对灰度的敏感程度，利用人眼的这一视觉特性，可以对医学图像进行伪彩色处理，使病灶部分能够较清晰的显现出来。如图1所示为肠道病毒引发的脑干脑炎（手足口病）MRI图像［3］，把患者脑部脑干部分横切面图像进行分析。可以看出，灰度图像病灶部分模糊不清，但对其进行伪彩色处理后，可以较清晰地辨认出病灶的轮廓和大小。其主要实现方法为，首先读入灰度图像，然后将灰度图像分层，对图像数组进行等分层处理，最后利用PColor()进行彩色变换。

图1

2.灰度变换

利用图像灰度级的分布可以看出图像灰度分布的特性。如果大部分像素集中在低灰度区则图像呈现暗特性，反之则呈现亮特性。灰度变换的目的是通过改善直方图的灰度分布特性，进而改善图像的质量。灰度变换的方法包括直方图灰度变换、直方图均衡化、直方图规定化。本研究以直方图均衡化为例说明该模块的设计功能。直方图均衡化是利用直方图的统计数据进行直方图的修改，能有效的处理原始图像的直方图分布情况，使各灰度级具有均匀的概率分布，通过调整图像灰度值的动态范围，自动增加整个图像的对比度，以致图像具有较大的反差，大部分细节比较清晰［1］。如图2所示，为脑膜炎患者的MR图像，通过直方图分析，原图像大面积为暗色，并且层次不清，经过直方图均衡化后，直方图的灰度间隔被拉大，显得较为“平坦”，灰度层次等级增加，然后用此均衡直方图校正图像，有利于图像的分析与识别。

图2

医学图像处理技术包括很多方面，本文主要介绍分析图像分割、图像配准和融合以及伪彩色处理技术和纹理分析在医学领域的应用和发展。

3.图像分割

图像分割就是把图像中具有特殊涵义的不同区域分开来，这些区域使互不相交的每一个区域都满足特定区域的一致性。它是图像处理与图像分析中的一个

经典问题。图像分割技术发展至今，已在灰度阈值分割法、边缘检测分割法、区域跟踪分割法的基础上结合特定的理论工具有了更进一步的发展。分割可以帮助医生将感兴趣的物体(病变组织等)提取出来，帮助医生能够对病变组织进行定性及定量的分析，从而提高医生诊断的准确性和科学性。如何使多次成像或多种成像设备的信息得到综合利用，弥补信息不完整、部分信息不准确或不确定引起的缺陷，使临床的诊断治疗、放疗定位、计划设计、外科手术和疗效评估更准确，已成为医学图像处理急需解决的重要课题。

医学图像分割在临床诊断、病理分析以及治疗方面具有重要意义，具体表现在以下几个方面:

(1) 图像分割的结果常用于生物医学图像的分析，如不同形式图像的配准、融合，解剖结构的测量，获取先验知识用于图像重建等。

(2) 用于测量人体器官、组织或病灶的体积。通过对这些体积治疗前后的定量测量和分析，可以帮助医生进行诊断、预后和制定或修改对病人的治疗方案。

(3) 用于医学图像的3D 重建方面，便于可视化，外科手术方案的制定和仿真，病理研究，药物疗效的评估，解剖参考以及放疗计划中的3D 定位等。

(4) 图像分割结果可用于在不丢失有用信息的前提下进行数据的压缩和传输。这对于提高在PACS、远程放射学和Internet中图像传输速度是至关重要的。

(5) 图像分割后与噪声的关系减弱，因此具有降噪功能，便于图像的理解。

4.医学图像配准

医学图像配准是通过寻找某种空间变换，使两幅图像的对应点达到空间位置和解剖结构上的完全一致。要求配准的结构能使两幅图像上所有的解剖点，或至少是所有具有诊断意义以及手术区域的点都达到匹配。目前医学图像配准方法有基于外部特征的图像配准(有框架)和基于图像内部特征的图像配准(无框架)两种方法。后者由于其无创性和可回溯性，已成为配准算法的研究中心。基于互信息的弹性形变模型也逐渐成为研究热点。互信息是统计两个随机变量相关性的测度，以互信息作为两幅图像相似性测度进行配准基于如下原理：当两幅基于共同的解剖结构的图像达到最佳配准时，它们对应的图像特征的互信息应为最大。

5.图像融合

不同的医学图像提供了相关脏器的不同信息，图像融合的潜力在于综合处理应用这些成像设备所得信息以获得新的有助于临床诊断的信息。利用可视化软件，对多种模态的图像进行图像融合，可以准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状及它与周围生物组织之间的空间关系，从而及时高效地诊断疾病，也可以用在手术计划的制定、病理变化的跟踪、治疗效果的评价等方面。在放疗中，利用MR图像勾勒画出肿瘤的轮廓线，也就是描述肿瘤的大小；利用CT图像计算出放射剂量的大小以及剂量的分布，以便修正治疗方案。在制定手术方案时，对病变与周围组织关系的了解是手术成功与否的关键，所以CT与MR图像的融合为外科手术提供有利的佐证，甚至为进一步研究肿瘤的生长发育过程及早期诊断提供新的契机。在CT成像中，由于骨组织对X线有较大的吸收系数，因此对骨组织很敏感；而在MR成像中，骨组织含有较低的质子密度，所以MR对骨组织和钙化点信号较弱，融合后的图像对病变的定性、定位有很大的帮助。

6.图像纹理

图像纹理特征分析技术可以应用于肝脏CT 图像分析。对肝脏CT 图像纹理特征提取的常用方法有：基于图像分形维数的特征分析，基于灰度共生矩阵的特征分析，基于灰度直方图的特征分析以及其他的特征提取方法。目前国内外学者在此方面进行了有益地探索和研究。随着图像纹理分析技术和计算机技术的发展，通过借助专业的图像分析软件，将使大量肝脏CT 图像的图像分析工作变得更加方便和快捷，有利于肝纤维化和肝硬化的早期诊断。

7.图象平滑处理

图象平滑处理：主要是减少噪声。在超声医学图像中，主要的噪声来自于声束在不均匀微细组织散射所引起干涉作用造成的散斑，它在图像中表现为颗粒状，对准确分辨图像细节造成不利的影响。由于实际噪声的不可避免及其随机性，它对某一像素或某图像的影响总是存在的。为抑制噪声改善图像质量，必须对B 超图像进行去噪处理。陈科等17l利用各向异性扩散滤波，在去除图像中大量噪声的同时，计算滤波过程中图像信息的丢失，从而得到对比度增强模型中的对比度函数，并利用对比度增强模型达到图像对比度增强目的。其实验结果表明，与滤波后的直方图均衡化后结果相比，不仅能有效去除图像中的噪声，也能明显提高图像对比度。

8.空域滤波

空域滤波在处理效果上来分，可以分为平滑滤波器和锐化滤波器。平滑滤波器的目的在于消除混在图像中的干扰，常使用的滤波器有均平滤波器filter2()、中值滤波器medfilt2()、维纳滤波器wiener()。例如由于医学成像设备CT机自身的原因，在CT图像中容易产生高斯白噪声，严重影像了图像的质量，为了去除此类干扰可采用维纳滤波器；如果影像本身带有盐椒噪声，可采用中值滤波器。

由于生物医学图像具有直观、形象和信息量丰富的特点，便于观察和贮存，因而发展十分迅速，在现代医学临床诊断和实验研究中已占越来越重要的地位。各种医学图像设备的产值已在医疗设备中占有重要份额，并已成为医院诊断水平和装备现代化程度的重要标志之一。

目前还有很多的研究应用正在研发过程中，相信图像处理对于我们现代医学的发展有着越来越重要的作用，对于我们以后生物医学上的发展有着很好的帮助，对于一些疑难杂症提供了很大的方便。

同时生物医学图像处理技术是一门综合了数学、计算机科学、医学影像学等多个学科的交叉科学，是利用数学的方法和计算机这一现代化的信息处理工具，对由不同的医学影像设备产生的图像按照实际需要进行处理和加工的技术，需要我们不断研究与开发。

近几年来，数字图像处理及模式识别技术发展迅速，理论上不断深入，应用面不断拓展，并在很多领域上获得了成功。目前，世界上已有不少国家的机构正努力于生物医学图像处理这一领域的研发工作，正是由于医学影像处理与分析对临床医学的发展有着促进作用，因而，生物医学图像处理与分析的研究越来越受到世界许多国家的重视。

人们不断希望对生物体内部的“透视”能够更深入，从组织器官水平进入到细胞分子水平来观察、检测。如何实时地、动态地了解器官、组织、细胞的结构和功能。甚至在更微观的水平上得到更多的信息，这就对生物医学图像处理技术提出了新的课题。